img_gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) img_gray.shape
时间: 2023-10-29 16:06:18 浏览: 36
这段代码将一张彩色图像转换为灰度图像,并返回灰度图像的形状。
cv2.cvtColor() 是 OpenCV 中用于颜色空间转换的函数,它的第一个参数是需要转换的图像,第二个参数是需要转换到的颜色空间。在这里,我们将彩色图像转换为灰度图像,所以第二个参数是 cv2.COLOR_BGR2GRAY。
img_gray.shape 返回的是灰度图像的形状,通常是一个二元组 (height, width)。其中,height 表示图像的高度,width 表示图像的宽度。如果图像是一个三维数组(例如彩色图像),则还会有一个通道数的维度(例如 RGB 彩色图像的通道数为 3)。
相关问题
解释grayL = cv2.cvtColor(imgL, cv2.COLOR_BGR2GRAY) img_size = grayL.shape[::-1]
第一行代码将名为imgL的彩色图像转换为灰度图像,并将结果保存在名为grayL的变量中。这是通过使用OpenCV库中的cvtColor()函数完成的,该函数使用cv2.COLOR_BGR2GRAY参数将彩色图像转换为灰度图像。
第二行代码确定了灰度图像的大小,即其高度和宽度,以便稍后使用。这是通过将grayL.shape的结果反转来完成的,即[::-1]。这将返回一个包含灰度图像高度和宽度的元组。
改进这段代码import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('E:\数字图像处理实验\数字图像处理1.jpg') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) f = np.fft.fft2(gray) fshift = np.fft.fftshift(f) rows, cols = gray.shape crow, ccol = int(rows/2), int(cols/2) tx, ty = 50, 50 M = np.float32([[1, 0, tx], [0, 1, ty]]) fshift_trans = cv2.warpAffine(fshift, M, (cols, rows)) angle = 30 M = cv2.getRotationMatrix2D((ccol, crow), angle, 1) fshift_rot = cv2.warpAffine(fshift, M, (cols, rows)) fshift_center = fshift_trans[crow-100:crow+100, ccol-100:ccol+100] fshift_rot_center = fshift_rot[crow-100:crow+100, ccol-100:ccol+100] img_trans = np.fft.ifft2(np.fft.ifftshift(fshift_center)).real img_trans = np.uint8(img_trans) img_rot = np.fft.ifft2(np.fft.ifftshift(fshift_rot_center)).real img_rot = np.uint8(img_rot) cv2.imshow('gray', gray) cv2.imshow('img_trans', img_trans) cv2.imshow('img_rot', img_rot) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
这段代码主要是对灰度图像进行图像平移和旋转,然后对平移和旋转后的图像进行傅里叶变换和傅里叶反变换,最后显示出平移和旋转后的图像。以下是代码改进的建议:
1. 路径中的反斜杠需要进行转义,或者使用正斜杠来代替,以避免出现路径错误。
2. 在使用傅里叶变换和傅里叶反变换时,可以使用numpy.fft.fft2()和numpy.fft.ifft2(),这样可以简化代码。
3. 在使用傅里叶变换和傅里叶反变换时,需要进行数据类型转换,可以使用numpy.uint8()将复数数组转换为无符号8位整数数组。
4. 在使用cv2.imshow()显示图像时,可以使用cv2.waitKey()来等待键盘输入,或者使用cv2.destroyAllWindows()来关闭所有窗口。
改进后的代码如下:
```
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('E:/数字图像处理实验/数字图像处理1.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
f = np.fft.fft2(gray)
fshift = np.fft.fftshift(f)
rows, cols = gray.shape
crow, ccol = int(rows/2), int(cols/2)
tx, ty = 50, 50
M = np.float32([[1, 0, tx], [0, 1, ty]])
fshift_trans = cv2.warpAffine(fshift, M, (cols, rows))
angle = 30
M = cv2.getRotationMatrix2D((ccol, crow), angle, 1)
fshift_rot = cv2.warpAffine(fshift, M, (cols, rows))
fshift_center = fshift_trans[crow-100:crow+100, ccol-100:ccol+100]
fshift_rot_center = fshift_rot[crow-100:crow+100, ccol-100:ccol+100]
img_trans = np.fft.ifft2(fshift_center).real
img_trans = np.uint8(img_trans)
img_rot = np.fft.ifft2(fshift_rot_center).real
img_rot = np.uint8(img_rot)
cv2.imshow('gray', gray)
cv2.imshow('img_trans', img_trans)
cv2.imshow('img_rot', img_rot)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```